Uporaba mehanizmov LLM za generiranje sheme in strukturiranih podatkov

Uvod

Strukturirani podatki niso več le „lepo imeti“ za SEO – so strojni jezik interneta.

Vsi sistemi umetne inteligence, od Googlovega Gemini do ChatGPT Search, Perplexity, Copilot, Claude, Apple Intelligence in celo odprtokodnih modelov za iskanje, so odvisni od strukturiranih podatkov, da lahko:

✔ razumevanje vsebine

✔ razvrščanje entitet

✔ preverjanje dejstev

✔ sestavljanje povzetkov

✔ sprožanje bogatih rezultatov

✔ moč AI Pregledi

✔ prepoznavanje lastnosti izdelkov

✔ razumevanje odnosov

✔ izvleči ključne lastnosti

Vendar večina spletnih strani še vedno obravnava shemo kot nekaj drugotnega.

Dobra novica? Veliki jezikovni modeli (LLM) so zdaj izjemno učinkoviti pri ustvarjanju natančnih, popolnih in kontekstno ozaveščenih strukturiranih podatkov, vključno z:

✔ JSON-LD

✔ shemo FAQPage

✔ shemo izdelka

✔ shemo organizacije

✔ shemo SoftwareApplication

✔ Shema HowTo

✔ Shema članka

✔ Shema dogodka

✔ Shema pregleda

✔ Shema BreadcrumbList

✔ Shema LocalBusiness

Ta vodnik vam pokaže, kako ustvariti strukturirane podatke z uporabo ChatGPT, Gemini, Claude ali katerega koli LLM – varno, natančno in z validacijskimi delovnimi tokovi Ranktracker.

1. Zakaj so LLM-ji idealni za ustvarjanje shem

LLM-ji so izjemno dobri pri nalogah, ki so:

• ✔ Strukturirano

Sledijo doslednim vzorcem JSON-LD.

• ✔ Na vzorcih temelječ

So videli milijone pravilnih primerov shem.

• ✔ Urejen s pravili

Slovarji Schema.org so predvidljivi.

• ✔ Hierarhičen

LLM-ji odlikujejo hierarhični podatki (entitete → atributi → vrednosti).

• ✔ Ponavljajoč

Shema ima omejeno spremenljivost, s katero se LLM odlično spopadajo.

Lahko proizvajajo:

✔ sintaktično veljaven JSON

✔ pravilno vgrajene objekte

✔ strukture, skladne s schema.org

✔ popolne sezname atributov

✔ brezhibno označevanje

✔ kontekstualna točnost

Če jim daste pravilne podatke.

2. Zlato pravilo: LLM-ji nikoli ne smejo izmišljati dejstev

LLM lahko ustvarjajo shemo strukture. Vendar pa NE SMEJO:

✘ izmišljati lastnosti izdelkov

✘ predpostavljati cene

✘ izmišljati naslove

✘ izmišljati kontaktnih podatkov

✘ predpostavljati poslovne lastnosti

✘ izmišljati ocene

✘ ugibajte ocene

Vedno sami navajajte dejstva.

Nato pustite, da jih LLM pretvori v strukturirane podatke.

3. Delovni tok LLM sheme, ki ga uporabljajo najboljše SEO ekipe

Tukaj je profesionalni delovni tok:

Korak 1 – Zberite natančne podatke

Vi zagotovite:

✔ podrobnosti o izdelku

✔ opis podjetja

✔ cene

✔ značilnosti

✔ ocene

✔ Pogosta vprašanja

✔ vsebina strani

✔ NAP (za lokalno)

LLM nikoli ne sme ugibati o tem.

Korak 2 – Povejte LLM, kakšen tip sheme želite

Primeri:

✔ Izdelek

✔ Organizacija

✔ Programska oprema

✔ Stran z najpogostejšimi vprašanji

✔ Članek

✔ Navodila

✔ Lokalno podjetje

✔ Oseba

✔ Spletna stran

✔ Dogodek

LLM-ji so najbolj učinkoviti, ko imajo jasno strukturo.

Korak 3 – Od LLM zahtevajte samo veljaven JSON-LD

Uporaba:

„Vrni samo veljaven JSON-LD. 

Brez pojasnil. Brez komentarjev. Brez kodiranja.“

Tako se prepreči mešanje besedila z oznakami.

Korak 4 – Preverite veljavnost z Ranktracker Web Audit

Ranktracker Web Audit zazna:

✔ neveljaven JSON

✔ nepravilno vgrajevanje

✔ napačne tipe sheme

✔ manjkajoča obvezna polja

✔ neskladne NAP

✔ nasprotujoče si klasifikacije

Tako je zagotovljena natančnost na ravni proizvodnje.

Korak 5 – Vstavite v svoj CMS ali predlogo

Sedaj imate:

✔ čisto

✔ veljavne

✔ natančen

✔ LLM-berljivo

✔ Google-prijazne

strukturirani podatki.

4. 10 tipov shem, ki jih LLM lahko generirajo s skoraj popolno natančnostjo

1. Shema organizacije

Za identiteto vaše blagovne znamke.

LLM-ji obdelujejo:

✔ ime

✔ povezave sameAs

✔ logotip

✔ ustanovitelj

✔ opis

✔ identifikatorji

✔ kontakt

Idealno za krepitev signalov entitete v LLM.

2. Shema izdelka

Za e-trgovino in programsko opremo.

Odlično za:

✔ sezname funkcij

✔ ponudb

✔ ocen

✔ tehnične specifikacije

✔ kategorije izdelkov

LLM-ji lahko to enostavno ustvarijo, če jim posredujemo dejstva.

3. Shema programske opreme

Nujno potrebno za SaaS podjetja, kot je Ranktracker.

Vključuje:

✔ operacijski sistem

✔ kategorijo aplikacije

✔ funkcije

✔ cene

✔ ponudbe

✔ enake povezave

LLM lahko ustvarijo izjemno čiste različice.

4. Shema FAQPage

Dajte LLM-ju svoja pogosta vprašanja → dobite popoln JSON-LD.

5. Shema člankov

Odlično za vsebinske centre z:

✔ avtorjem

✔ založnikom

✔ naslovom

✔ število besed

✔ datum objave

LLM-ji so v tem brezhibni.

6. Shema LocalBusiness

Za fizične pisarne ali geografsko usmerjene subjekte.

Vključuje:

✔ naslov

✔ geografske koordinate

✔ delovni čas

Vnesite podatke → LLM napiše shemo.

7. Shema BreadcrumbList

Avtomatsko, če LLM posredujete hierarhijo strani.

8. Shema HowTo

Vnesite korake → LLM jih popolnoma oblikuje.

9. Shema Event

Idealno za spletne seminarje, predstavitve, usposabljanja.

10. Shema pregleda

Vi zagotovite resnične preglede. LLM jih oblikuje – vendar jih nikoli ne izmišlja.

5. Knjižnica spodbud LLM Schema (shranite jih)

To so v praksi preizkušeni predlogi.

1. Generator osnovne sheme

„Ustvarite veljaven JSON-LD za [tip sheme] z uporabo spodnjih podrobnosti. 

Uporabite SAMO navedene podatke. Vrnite SAMO JSON-LD, brez pojasnil.“

2. Shema programske opreme

„Ustvarite popolno shemo programske aplikacije za naslednji SaaS-produkt. Vključite: 

– ime – opis – operacijski sistem – kategorija aplikacije – funkcije – ponudbe – cene – enako kot – izdajatelj Uporabite samo navedene informacije.“

3. Shema FAQPage

„Pretvorite naslednja pogosta vprašanja v veljavno shemo FAQPage JSON-LD. Uporabite natančna vprašanja in odgovore. Ne prepisujte jih.“

4. Shema članka

„Ustvarite shemo Article za spodnji članek. Uporabite samo navedene metapodatke.“

5. Shema LocalBusiness

„Ustvarite LocalBusiness JSON-LD z uporabo teh podatkov NAP in lokacije.“

6. Čiščenje sheme

„Preveri in očisti to shemo, da se prepričaš, da je: 

– veljavna JSON – uporablja pravilni slovar schema.org – vključuje zahtevana polja – ne vključuje izmišljenih podatkov.“

6. Kako LLM izboljšujejo shemo nad človeškimi zmožnostmi

LLM lahko izboljšajo shemo na načine, ki jih ljudje pogosto spregledajo:

• ✔ dodajte manjkajoča priporočena polja

• ✔ standardiziraj oblikovanje atributov

• ✔ popravi vgrajevanje

• ✔ preveri tipe sheme

• ✔ dodajte semantično bogastvo

• ✔ izpolnite neobvezna, a koristna atributa

• ✔ ustvarjanje kanonskih odnosov

• ✔ odstranjevanje zastarelih polj

Prav tako lahko izvajajo:

Konsolidacijo sheme

Čisto združevanje več vrst shem.

Debugiranje sheme

Popravljanje nepravilne sintakse.

Optimizacija sheme

Strukturirane podatke naredi bolj berljive za LLM.

7. Izogibajte se 5 pogostim napakam pri uporabi LLM za sheme

1. Pustite, da LLM izmišlja dejstva

Tega nikoli ne dopustite.

2. Dajanje LLM nepopolnih vhodnih podatkov

Shema je natančna le toliko, kolikor so natančna vaša dejstva.

3. Ne preverjajte z Ranktracker Web Audit

Shema se lahko hitro pokvari – vedno jo preverite.

4. Nepravilno mešanje več vrst shem

Uporabite ločene bloke, razen če je vlaganje primerno.

5. Pozabljanje, da shema ≠ SEO Magic

Shema pomaga umetni inteligenci in iskalnikom, vendar mora ustrezati realnosti.

8. Kako se Ranktracker integrira z delovnimi tokovi sheme LLM

Spletni pregled

Preveri stanje sheme in poudari napake.

SERP Checker

Prikaže, kako se strukturirani podatki pojavljajo v bogatih rezultatih in AI pregledih.

Iskalnik ključnih besed

Pomaga ustvariti pogosta vprašanja in tematske sheme, usklajene z dejanskim namenom.

AI Article Writer

Ustvarja strukturirano vsebino, ki se odlično ujema z JSON-LD.

Ranktracker skrbi za preverjanje + vidnost. LLM skrbi za ustvarjanje + oblikovanje.

Skupaj ustvarjajo brezhibne strukturirane podatke.

Zaključna misel:

LLM pospešijo ustvarjanje shem – vendar vi nadzorujete natančnost

LLM-ji so ustvarjanje shem spremenili iz tehnične naloge v strukturiran, prilagodljiv delovni tok:

✔ ni več ročno napisane JSON

✔ ni več sintaktičnih napak

✔ ni več manjkajočih obveznih polj

✔ ni več zastarelih tipov shem

✔ ni več neusklajenega oblikovanja

A ne pozabite:

LLM-ji ustvarjajo strukturo. Vi zagotovite dejstva. Ranktracker preveri izhodne podatke.

To je novi potek dela sheme za obdobje umetne inteligence – in tržnikom in strokovnjakom za optimizacijo spletnih strani omogoča brezprimeren nadzor nad tem, kako LLM, iskalniki in generativni sistemi interpretirajo njihovo vsebino.